30米分辨率全国土地覆被分类系统40类
国土资源环境承载力评价技术要求
7
监测、土壤污染调查监测等生态环境数据，地质灾害调查评价和地下 水调查评价等成果数据。对有矢量数据的成果尽量直接收集矢量数 据，对于没有矢量数据的成果资料进行数字化，统一为二次调查数据 库所采用的 1980 西安坐标系，建立评价基础数据集。
3.3 剖析资源环境突出问题
依据资料收集及基础调查工作，全面分析区域资源环境本底情 况，包括地形地貌、气候、水资源、土地资源、地质环境、生态保护、 环境安全、经济与社会发展等方面，梳理资源环境要素特点及存在的 突出问题。
土地综合承载力评价，是国家出台土地调控政策的重要依据，也 是编制各级土地利用总体规划、国土规划等空间规划的必要基础性工 作，可为规划方案的形成及合理性评判提供重要支撑。
土地综合承载力评价的基本任务是在区域资源禀赋、生态条件和 环境本底调查等基础上，通过识别国土开发的资源环境短板要素，开 展综合限制性和适宜性评价，判定区域土地综合承载状态，提出区域 土地综合承载力提升对策。
面向对象 土地覆盖分类
面向对象土地覆盖分类
面向对象的土地覆盖分类是一种影像分类方法，通过对影像的分割，将同质像元组成不同大小的对象，然后利用对象的空间特征和光谱特征进行分类。
这种方法可以有效地克服基于像元层次分类的不足。
在面向对象的土地覆盖分类中，影像对象的尺寸是决定分割尺度的重要因素。
当影像分割对象与地物边界吻合的程度越高时，地物信息提取的精度也就越高。
在分类体系的确定方面，需要根据研究区的实际情况，参考中科院的土地利用分类体系，并结合研究区的情况建立分类体系。
例如，雄安新区的分类体系包括城乡、工矿、居民用地（Construction），耕地（FarmLand），林地（Forest），草地（GrassLand），未利用地（Unused），水域（Water）和湿地（WetLand）。
面向对象的土地覆盖分类方法主要基于对象的分类，更有利于农业研究区土地覆被制图。
同时，不同的土地覆盖类型在分类上也有很大的差异。
以上内容仅供参考，建议查阅土地覆盖分类相关的书籍或咨询地理信息科学专家以获取更准确的信息。
IGBP土地覆盖数据集
中国土地覆盖数据集出自WestWIKI目录▪ 1 数据集名称▪ 2 概况▪ 3 数据集介绍及使用说明▪ 4 数据集整理者▪ 4.1 项目支持▪ 4.2 工作背景▪ 4.3 数据集介绍▪ 4.3.1 GLC2000▪ 4.3.1.1 第一阶段: 气候分层和数据准备▪ 4.3.1.2 第二阶段: 非监督分类和标定▪ 4.3.1.3 第三阶段: 精度评价和成图▪ 4.3.2 IGBPDIS▪ 4.3.3 MODIS▪ 4.3.4 UMd▪ 4.3.5 WESTDC▪ 4.4 数据集属性▪ 4.5 数据读取▪ 4.6 数据限制▪ 4.7 数据引用▪ 5 参考文献▪ 6 中国西部环境与生态数据中心数据集名称▪中国土地覆盖数据集介绍▪Land Cover Products of China概况中国土地覆盖数据集包括5种产品：1）由GLC2000项目开发的基于SPOT4遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为GLC2000；2）由IGBP－DIS支持的基于AVHRR遥感数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为IGBPDIS；3）MODIS土地覆盖数据产品中国子集，数据名称为MODIS；4）由马里兰大学生产的基于AVHRR数据的全球土地覆盖数据中国子集，数据名称为UMd；5）由中国科学院组织实施的中国2000年1：10万土地覆盖数据，对其进行合并、矢栅转换（面积最大法），最后得到全国幅1km的土地利用数据产品，数据名称为WESTDC。
数据集介绍及使用说明数据集整理者▪姓名：冉有华▪单位：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室▪电话：0086-931-4967259▪电子邮箱：ranyh@▪通讯地址：甘肃省兰州市东岗西路320号，730000项目支持1.自然科学基金项目:中国西部环境与生态科学数据中心](课题号:90502010)工作背景全球环境的种种变化日益威胁着人类及其社会的持续发展，许多国家和地区的区域环境恶化，已经严重影响了人类的生存和发展，因此越来越受到各国政府和科学家的重视。
全国土地覆盖野外核查方法
四、地面调查
成果提交要求
提交样点野外调查电子表格（.xls格式）； 提交照片（JPEG图像格式）；
咨询电话
土地覆盖类型定义、野外调查方法：张磊：64842376-1023、 64842375-1023
经度、纬度：在“全国土地覆盖核查点”矢量文件（shp格式） 中的属性表中“经度、纬度”读取，由于实际采集数据的略有 偏差，或者GPS的精度限制，所以到达目的地后，属性表中的坐 标与实际地块中心的坐标有差异，则选择合适的地点，重新采 集坐标。地类坐标采集时，手持GPS必须位于地类中央，距其它 类型距离大于30米以上。以度表示，小数点后要求精确到6位。
省市 北京 天津 河北 山西 内蒙古自治区 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏自治区 陕西 甘肃 青海 宁夏回族自治区 新疆维吾尔自治区 总计
项目总体组、遥感组
60
128
60
122
135
53
124
345
185
车载GPS系统导航，接近核查点。在Arcmap中确定核查点 、道路、起始点之间的空间关系，确定行径方向，出发后 利用车载GPS导航，不断接近核查点，汽车行驶到达离核 查点最近的地方；
地面GPS导航，接近核查点。在道路达不到的地方，需要 步行达到核查点。将核查点输入到手持GPS中，打开手持 GPS、接收卫星信号。利用手持GPS中的目标导航，接近核 查点。
草丛：中生和旱生中生多年草本植物群落。属地 带性植被，分布于我国东部、南方地区；
稀疏植被：覆盖度在4-20%，分布西北地区。
土地利用与植被覆盖度分类分级编码表
3211~ 3213
3221~ 3223
指灌木覆盖度≥40%的林地。（且乔木林郁闭度<0.2） （单纯灌木或混交，覆盖度划分为高、中高、中，编码分别 为 3211、3212、3213）
3301~ 3305
由乔木树种构成，树木郁闭度≥0.1、<0.2 的林地。 （若单纯疏林，覆盖度为低，编码为 3305；若混交，据实判 定植被覆盖度）
一级类 及编码
地 05
二级类 及编码 工矿用地
053 铁路用地
055
公路用地 056
机场用地 057
其他 058
水域及 水利设 施用地
06
水面 061 淤地坝 062 水库 063
三级类及编码 530 550 560 570 580
610 620 630
编码 范围
含义
5308 指主要用于工业生产、物资存放场所的土地。
5508 5608
指用于铁道线路、轻轨、场站的用地。包括设计内的路堤、 路堑、道沟、桥梁等用地。 指用于国道、省道、县道和乡道的用地。包括设计内的路堤、 路堑、道沟、桥梁、汽车停靠站及直接为其服务的附属用地。 道路宽度小于 10 米的不提取。
5708 指用于民用机场的用地。
5808 居民点、商服及公共用地。
造林后保存株数大于或等于造林设计株数的 85%，尚未郁闭
3403~ 3406
但有成林希望的新造林地（一般指造林后不满 3-5 年或飞播 后不满 5-7 年的造林地）。（一般有鱼鳞坑或水平阶。若单 纯未成林，覆盖度为裸地，编码为 3406；若混交，据实判定
植被覆盖度，编码一般为 3404、3405）
3504~ 指中低、低覆盖度的灌木林地，一般分布于风沙区、草少。 3505 编码 3504、3505。
即将公布的2020年10m分辨率全球土地利用数据（欧空局出品）
即将公布的2020年10m分辨率全球⼟地利⽤数据（欧空局出品）0.背景⽬前，可供免费下载的全球10m分辨率⼟地利⽤数据集有两个(仅限本⼈所知)。
第⼀个是2017年的FROM_FLC10数据(来源于清华⼤学宫鹏⽼师团队)，第⼆个是Esri公司发布的2020年全球10⽶⼟地利⽤数据。
1.来源⼀位在VITO Remote Sensing⼯作的科学家Ruben VD Kerchove，在10⽉13⽇发布信息:再过⼀周就会发布新的@ESA_EO#WorldCover产品！他们根据哨兵⼀号、哨兵⼆号的卫星，制作了2020年的10m分辨率的全球⼟地覆盖。
想知道更多？加⼊他们10⽉20⽇的的发布⽹络研讨会。
2.数据基本情况从放出来的预览图可以看到，此次的⼟地利⽤数据⼀共分为11类，分别是:林地、灌⽊、草地、耕地、建筑、荒漠、雪\冰、⽔体、湿地、红树林、苔藓\地⾐。
(⼩声逼逼:我不太懂，为什么红树林是单独的⼀个⼤类，希望有了解的评论区留⾔）3.数据获取⽅式4.写在最后1.该数据的介绍说是根据哨兵⼀号和⼆号的数据制图。
哨兵⼀号是雷达卫星，⾮常好奇制作者怎么把它和光学卫星结合到⼀起形成产品。
2.确实期待欧空局的10m的⼟地利⽤数据。
宫鹏⽼师团队的数据是2017年的，时效性不够。
⽽Esri公布的数据虽然是2020年10m分辨率，但使⽤起来个⼈感觉数据不够细腻，特别是在耕地区域。
总体精度85%，但⽐不上FROM_FLC10数据好⽤(可能是我的错觉吧)。
3.GLC30数据压⼒贼⼤，⾮常期待我们国家的GLC30能在10m⼟地利⽤数据成为主流的情况下，绽放新的光芒。
4.在数据发布后，争取第⼀时间把全国⼟地利⽤数据下载到百度云(只能是争取，如果不能批量下载，我也没法，哈哈)。
1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征
第37卷第4期2023年8月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .4A u g.,2023收稿日期:2022-12-29资助项目:国家自然科学基金项目(42067066);甘肃省科学院应用研发项目(2021J K -08);甘肃省2022年度重点人才项目(2022R C X M 094);甘肃省自然科学基金项目(21J R 7R A 736,21J R 7R A 737);第二次青藏高原综合科学考察项目(2019Q Z K K 0902) 第一作者:贾静(1997 ),女,在读硕士研究生,主要从事灾损土地利用与生态修复研究㊂E -m a i l :j i n g j i a 0110@163.c o m 通信作者:张军(1977 ),男,博士,教授,主要从事生态系统服务研究㊂E -m a i l :z h a n g ju n @g s a u .e d u .c n 1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征贾静1,2,宿星2,张军1,张满银2,李霞2,魏万鸿2(1.甘肃农业大学资源与环境学院,兰州730070;2.甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所,兰州730000)摘要:为探索甘肃省天水市滑坡土地利用特征及时空变化规律,选取秦州区和麦积区作为典型黄土滑坡区的代表,基于12.5m 分辨率的A L O SD E M 数据和1985 2020年全球30m 的精细地表覆盖动态监测产品,利用G I S 空间分析㊁土地利用净变化量指数㊁土地利用转移矩阵和土地利用贡献率,分析滑坡体的特征参数㊁土地利用/覆被类型㊁土地利用转移特征及驱动因素㊂结果表明:(1)研究区共识别出469个滑坡样本,平均高程集中于1200~1400m ,平均坡度10ʎ~15ʎ,平均坡向为西向坡,前后缘相对高差100~150m ,滑坡面积1ˑ104~10ˑ104m 2,滑坡长度200~400m ㊂(2)1985 2020年滑坡区旱地最多,草原次之;期间土地利用类型呈现动态变化特征,分为1985 2000年持续变化阶段和2000 2020年微弱调整阶段;其中1995 2000年变化最剧烈,主要表现为旱地向草原和林地转化㊂(3)35年间旱地面积转化最多,累计8.74k m 2,贡献给草原6.58k m 2㊁封闭落叶阔叶林1.94k m 2㊁不透水表面0.20k m2,其余的土地利用类型占比小,转化微弱;旱地㊁草原㊁封闭落叶阔叶林和不透水表面的土地利用净变化量最大㊂(4)单个滑坡体的利用方式逐年多样化,草原和封闭落叶阔叶林的增加提升区域的植被覆盖度,降低再次发生滑坡的可能性㊂天水市区滑坡土地利用类型和时空变化规律为区域灾损土地的开发再利用及生态修复提供科学依据㊂关键词:滑坡;灾损土地;土地利用/覆被变化;转移矩阵;天水市中图分类号:P 642.22;F 301.24 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)04-0195-10D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.04.025S p a t i a l a n dT e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o fL a n d s l i d eD i s a s t e r D a m a g eL a n dU s e i nL o e s sA r e a o fT i a n s h u i C i t y fr o m1985t o 2020J I AJ i n g 1,2,S U X i n g 2,Z H A N GJ u n 1,Z H A N G M a n y i n 2,L IX i a 2,W E IW a n h o n g2(1.C o l l e g e o f R e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n t a lS c i e n c e ,G a n s uA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y ,L a n z h o u 730070;2.I n s t i t u t e o f G e o l o g i c a lN a t u r a lD i s a s t e rP r e v e n t i o na n dC o n t r o l ,G a n s uA c a d e m y o f Sc i e n c e s ,L a n z h o u 730000)A b s t r a c t :T o e x p l o r e t h e l a n du s e c h a r a c t e r i s t i c s a n ds p a t i a l a nd te m p o r a l c h a n ge sof l a n d s l i d e s i nT i a n s h u i C i t y ,G a n s uP r o v i n c e ,Q i n z h o uD i s t r i c t a n dM a i j i D i s t r i c tw e r e s e l e c t e d a s t h e r e p r e s e n t a t i v e s o f t y p i c a l l o e s s l a n d s l i d e a r e a s ,b a s e do n 12.5mr e s o l u t i o nA L O SD E Md a t a a n d t h eg l o b a l 30mf i n e g r o u n d c o v e r d y n a m i c m o n i t o r i n gp r o d u c t s f r o m1985t o 2020,u s i n g G I Ss p a t i a l a n a l y s i s ,l a n du s en e t ch a n ge v o l u m e i n d e x ,l a n d u s e t r a n sf e rm a t r i xa n d l a n du s e c o n t r i b u t i o nr a t i o t oa n a l yz e t h ec h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r s ,l a n du s e /c o v e r t y p e s ,l a n du s e t r a n s f e r c h a r a c t e r i s t i c s a n d d r i v i n gf a c t o r s o f l a n d s l i d e s .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t :(1)At o t a l o f 469l a n d s l i d e s a m p l e sw e r e i d e n t i f i e d i n t h e s t u d y a r e a ,w i t h t h e a v e r ag e e l e v a t i o n c o n c e n t r a t e d i n 1200~1400ma n d th e a v e r a g e s l o p e c o n c e n t r a t e di n 10ʎ~15ʎ,t h e a v e r a g e a s p e c tw a sw e s t w a r d s l o p e ,t h e r e l a t i v e h e i g h td i f f e r e n c e b e t w e e n t h ef r o n ta n d b a c k e d ge sc o n c e n t r a t e di n 100~150m ,t h el a n d s l i d e a r e a c o n c e n t r a t e d i n1ˑ104~10ˑ104m 2,a n d t h e s l i d i n g l e n gt hc o n c e n t r a t e d i n200~400m.(2)F r o m1985t o 2020,t h e l a n d s l i d e sw e r e t h em o s t f r e q u e n t i n r a i n f e d c r o p l a n d s ,f o l l o w e db yg r a s s l a n d s ;t h e l a n du s e t y p e s d u r i n g t h e p e r i o d s h o w e dd y n a m i c c h a n g e c h a r a c t e r i s t i c s ,d i v i d e d i n t o a c o n t i n u o u s p h a s e c h a n g e p h a s e f r o m 1985t o 2000a n d aw e a ka d j u s t m e n t p h a s e f r o m2000t o2020;a m o n g t h e m ,t h em o s t d r a s t i c c h a n g e sw e r e o b s e r v e d f r o m1995t o 2000,m a i n l y i n t h e t r a n s f o r m a t i o n o f r a i n f e d c r o pl a n d s t o g r a s s l a n d s a n d f o r e s t l a n d s .Copyright ©博看网. All Rights Reserved.(3)T h e t r a n s f o r m a t i o no f r a i n f e d c r o p l a n da r e aw a s t h em o s t i n t h e p a s t35y e a r s,w i t hac u m u l a t i v e t o t a l o f8.74k m2,c o n t r i b u t i n g6.58k m2t o g r a s s l a n d,1.94k m2t oc l o s e dd e c i d u o u sb r o a d l e a v e d f o r e s t a n d0.20 k m2t o i m p e r v i o u ss u r f a c e s,w h i l et h er e m a i n i n g l a n du s et y p e sa c c o u n t f o ras m a l l p r o p o r t i o na n d w e a k t r a n s f o r m a t i o n;t h en e t l a n du s e c h a n g e s o f r a i n f e d c r o p l a n d,g r a s s l a n d,c l o s e dd e c i d u o u s b r o a d l e a v e d f o r e s ta n d i m p e r v i o u s s u r f a c e sw e r et h e l a r g e s t.(4)T h eu t i l i z a t i o no f i n d i v i d u a l l a n d s l i d e sw a sd i v e r s i f i e d y e a rb yy e a r,a n dt h e i nc r e a s eo f g r a s s l a nd sa n dc l o se dd e c i d u o u sb r o a d l e a v e sf o r e s t se n h a n c e dt h ev eg e t a t i o nc o v e r o f t h ea r e aa n dr ed u ce dt h e p o s s i b i l i t y o fr e c u r r e n c eof l a n d s l i d e s.L a n du s et y p e sa n ds p a t i a la n d t e m p o r a l c h a ng e p a t t e r n s o f l a n d s l i d e s i nT i a n sh u iCi t yp r o v i d e ds c i e n t i f i cb a s i s f o r t h ed e v e l o p m e n t,r e u s e a n d e c o l o g i c a l r e s t o r a t i o no f d i s a s t e r-d a m a g e d l a n d i n t h e r e g i o n.K e y w o r d s:l a n d s l i d e s;d i s a s t e r-d a m a g e d l a n d;l a n du s e/c o v e r c h a n g e;t r a n s f e rm a t r i x;T i a n s h u i C i t y中国50%以上的国土面积受到地质灾害威胁,其中滑坡居多,有1/3发生于黄土高原区,导致农田损毁㊁植被破坏和水土流失加剧等生态地质环境问题,同时造成重大人员伤亡和经济损失[1-2]㊂区域地形地貌㊁地层岩性和地质构造等形成条件以及地震㊁降雨和人类活动等诱发因素共同控制着滑坡的发生[3-4]㊂土地利用/覆被变化(l a n du s e/c o v e r c h a n g e, L U C C)则是诱发滑坡的重要人类活动因子之一[5],不合理的土地利用加剧滑坡的发生㊂目前,国内外学者[6-8]关于滑坡的研究主要集中于滑坡特征㊁早期识别㊁监测预警㊁形成机制㊁易发性判识㊁危险性评价和敏感性制图等方面,而L U C C是生态系统服务㊁粮食生产㊁森林资源㊁土地利用优化与管理等方面研究的热点[9-11]㊂已有研究[12-15]表明,农用地㊁水域和农村建设用地周边及低覆盖度草地更易发生滑坡,且持续影响土壤流失和区域土地利用转化;林地㊁中高覆盖度草地㊁裸岩地㊁荒漠和苔原地区的滑坡敏感性较低㊂滑坡灾害治理与土地利用综合考虑,其结果产生较好效益[16],粗放管理模式下滑坡后土地的利用几乎不变化[17]㊂传统滑坡治理以保证稳定性和地质安全为主,而作为一种土地资源再利用往往被忽视[18]㊂如果将滑坡作为一种土地资源合理利用,因地制宜,既保证滑体的稳定性,又合理配置与保护灾损土地,减轻和消除滑坡的灾害性,也满足生产或生态的需求㊂综上,滑坡与土地利用结合的研究主要分为2个方面:以滑坡为核心,将土地利用作为诱发滑坡的一项主要因子和评价指标参与滑坡易发性㊁危险性和敏感性评价,并分析其相关性,为区域国土空间规划和防灾减灾提供技术参考,该方面研究成果丰硕[13-14];以土地利用为核心,重点开展滑坡后灾损土地的分析评价和开发再利用,该方面研究相对滞后,成果偏少,尤其在黄土高原区㊂基于此,通过探索分析天水市秦州区和麦积区滑坡发育的特征参数㊁1985 2020年滑坡区的土地利用类型及不同时序下土地利用转移趋势及原因,对区内滑坡灾损土地的科学合理开发利用和生态环境保护修复具有启示意义和借鉴作用,进一步提高区内综合防灾减灾能力㊂1研究区概况与数据来源1.1研究区概况天水市位于甘肃省东南部,陕㊁甘㊁川三省交界处,地处陇中黄土高原南部,渭河上游;是黄土高原水土保持重点区,中国滑坡灾害高发区之一,也是甘肃省地质灾害重灾区之一[19]㊂秦州区和麦积区是天水市的政治㊁经济㊁商业和文化中心,总人口约130万,总面积约5855k m2,其中秦州区约2373k m2,麦积区约3482k m2㊂地理位置34ʎ05'05ᵡ 34ʎ49'40ᵡN, 105ʎ13'15ᵡ 106ʎ42'58ᵡE(图1)㊂天水市属暖温带半湿润半干旱气候,年平均气温11ħ,年平均降水量约491.7mm,由东南向西北呈下降趋势㊂全区持续最大降雨量286.6mm,最大日降雨量113mm,最大小时雨量57.3mm,每年7 9月降水量最多,约占全年降水量的70%,常以集中暴雨的形式出现,是引发各类地质灾害的重要因素㊂天水市位于六盘山南北地震带和秦岭北缘东西地震带的交汇部位,发育凤凰山断裂㊁西秦岭北缘断裂和东泉断裂等多条断裂带,区内地形起伏较大,地层岩性多样[20-21]㊂近年来,天水市降雨集中㊁短时强降雨等因素造成滑坡灾害频发,严重威胁着区内人民生命财产安全,防灾减灾任务艰巨㊂1.2数据来源1.2.1滑坡数据获取研究区A L O S-12.5m D E M 和高清遥感影像数据,进行滑坡灾害室内遥感解译和G I S空间分析,结合已有滑坡资料和野外实地调查,得到研究区滑坡分布(图1)㊂建立研究区滑坡空间分布数据集,共识别滑坡灾害样本469个,其中秦州区257个㊁麦积区212个,累计滑坡区总面积87.65k m2㊂691水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.图1研究区位置与滑坡分布1.2.2土地利用数据土地利用数据来源于中国科学院空天信息创新研究院刘良云团队(h t t p s://d a t a.c a s e a r t h.c n/s d o/d e t a i l/5f b c7904819a e c1e a2d d7061),1985 2020年全球30m精细地表覆盖动态监测产品,共包含29个地表覆盖类型(联合国粮农组织的土地覆盖分类体系),细化了5种森林类型,更新周期为5年,总体精度82.5%[22]㊂对下载的数据进行处理得到研究区1985 2020年8期土地利用类型(图2),将8期土地利用类型图与识别的滑坡样本进行空间叠加分析,得到滑坡区的土地利用类型㊂主要的土地利用类型包括耕地(旱地㊁灌溉农田)㊁林地(封闭常绿阔叶林㊁封闭落叶阔叶林㊁封闭常绿针叶林)㊁草地(草本植物盖㊁草原)和不透水表面㊂图2研究区1985-2020年土地利用类型2研究方法2.1基于G I S的滑坡特征参数提取利用A r c G I S10.2软件和研究区12.5m分辨率的D E M数据,参考宿星等[21]对滑坡特征参数的选取㊂在A r c T o o l b o x中执行S p a t i a lA n a l y s t,利用 表面分析 求得山体阴影㊁坡度和坡向;将滑坡面和处理后的数据叠加,利用 以表格显示分区统计 求得滑坡的平均高程㊁平均坡度㊁平均坡向㊁面积㊁前后缘相对高差;再利用 滑坡长度=高差/坡度 求得滑坡长度,最后分类统计6种滑坡特征参数㊂2.2基于G I S的滑坡土地利用类型统计将识别的469个滑坡样本与8期土地利用类型图结合,利用A r c G I S中 多值提取至点 得到滑坡点土地利用类型;利用 以表格显示分区统计 的 MA J O R I T Y 得到滑坡面土地利用类型;利用 V A R I T Y 属性统计每个滑坡面不同年份的土地利用类型种类数;再利用 面积制表 统计滑坡区各土地利用类型面积㊂2.3土地利用/覆被净变化量指数土地利用/覆被净变化量指数能够有效反映不同土地利用类型某一时期内在数量上的绝对变化量百分比[23],计算公式为:D j=P+j-P i+(1)式中:D j为特定时期内某区域土地利用/覆被净变化量百分比(%);P+j为特定时期内期末第i类土地利用类型面积百分比(%);P i+为特定时期内期初第i 类土地利用类型面积百分比(%)㊂2.4土地利用转移矩阵土地利用转移矩阵是依据同一区域不同时间的土地利用状况的动态转化关系得出的一个二维矩阵,可以直观地表示一段时间内土地利用的变化值和方向,揭示不同土地利用类型之间面积流动的时空演变[24],计算方法为:S i j=S11S12 S1nS21S22 S2n︙︙︙︙S n1S n2 S n n(2)式中:S i j为i类用地转为j类用地的土地面积(k m2);n为不同土地利用的类型数量;i㊁j分别为转移前后的土地利用类型㊂791第4期贾静等:1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征Copyright©博看网. All Rights Reserved.2.5土地利用转移贡献率为进一步明确不同土地利用类型的单项转移情况,在土地利用转移矩阵的基础上计算土地利用转移贡献率,从而明确不同土地利用类型间的转移情况[25],计算方法为:T i j=A i j-A j iðn i=1A i j-A j i()(3)式中:T i j为第i类土地利用类型转移贡献率(%);A j i表示第i类土地转移面积占第j类土地利用类型转移总面积的比例(%);A i j为第i类土地向第j类土地转移的面积(k m2);A j i为第j类土地向第i类土地转移的面积(k m2)㊂3结果与分析3.1滑坡特征参数统计滑坡平均高程1003.7~1888.1m,按200m的梯度分为5个等级,优势高程1200~1400m,发育203个滑坡,占比达43.28%;平均坡度间接影响滑坡发育与稳定性,研究区滑坡平均坡度7.7ʎ~35.8ʎ,按5ʎ的梯度分为6个等级,10ʎ~15ʎ发育191个滑坡,占比达40.72%;滑坡平均坡向28.4ʎ~327.6ʎ,按坡向每45ʎ为1个分带,分为8个分带,其中在西向坡发育124个滑坡,占比达26.44%,北东㊁东㊁南东㊁南㊁南西㊁北西也较均匀地发育着滑坡;滑坡高差19.0~416m,按50m的梯度分为9个等级, 100~150m间发育156个滑坡,占比达33.26%,高于300m的高差发育的滑坡很少;滑坡面积介于0.45ˑ104~2.66ˑ106m2,按10ˑ104m2的梯度分为11个等级,显著分布于1ˑ104~10ˑ104m2,有224个滑坡,占比达47.7%,随着面积的增加滑坡数量在减少;滑坡长度大小反映滑坡的滑动空间范围,研究区滑坡长度61.5~1819.4m,按200m的梯度分为10个等级,在200~400m间发育187个滑坡,占比达39.87%,200~2000m的范围内,随着长度的增加滑坡数量逐渐减少(图3)㊂图3滑坡特征参数分级滑坡特征参数统计表明,研究区滑坡发育具有一定的易发区间,这与天水市区的地质地貌背景和气候环境相关[21]㊂整个研究区出露的地层主要为前震旦系(A n Z)㊁震旦系(Z)㊁前寒武系牛头河群(P z1)㊁泥盆系(D)㊁石炭系(C)㊁侏罗系(J)㊁古近系(E)㊁新近系(N)和第四系(Q)及花岗岩(γ),其中以第四系㊁新近系㊁古近系和泥盆系及花岗岩分布最广(图4)㊂依据滑坡物质组成和滑动面位置,可将研究区滑坡分为黄土-泥岩接触面滑坡㊁黄土-泥岩切层滑坡和纯黄土滑坡3种类型,其中黄土-泥岩接触面滑坡和黄土-泥岩切层滑坡为主要发育的滑坡类型㊂新生代以来天水市受构造隆升和气候变化作用,形成由新近系㊁古近系等泥质岩类组成的高低起伏的 古红土丘陵 地貌;第四系风积马兰黄土则以披覆形式堆891水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.积在古红土丘陵之上,形成黄土丘陵,构成上部黄土㊁下部泥岩的 双层异质 斜坡结构,为区内滑坡的发育形成奠定了地形地貌和地质基础[26]㊂研究区滑坡敏感性分析评价表明,地层岩性因子层中,第四系上更新统(Q 3)马兰黄土和新近系(N )泥岩为区内滑坡易发因子层,对滑坡的响应和敏感性最高[27]㊂3.2 滑坡土地利用/覆被特征3.2.1 滑坡点土地利用/覆被类型 1985 2020年研究区滑坡点的土地利用类型有旱地㊁灌溉农田㊁封闭常绿阔叶林㊁封闭落叶阔叶林㊁封闭常绿针叶林㊁草原和不透水表面7种(表1)㊂旱地是滑坡点上最多的土地利用类型,1985 2020年平均占比81.05%,1990年开始呈减少趋势;灌溉农田是滑坡点上最少的土地利用类型,8期平均占比仅有0.27%;封闭常绿阔叶林略多于灌溉农田,平均占比0.35%;封闭落叶阔叶林和封闭常绿针叶林在1985 2020年波动较小;草原从1990年开始逐年增加,2000年增加趋势最明显,近些年保持为80个左右,是滑坡点次要土地利用类型;不透水表面从5~11个缓慢增加㊂总体而言,变化最明显的土地利用类型是旱地和草原,旱地先增加后减少,草原先减少后增加㊂图4 研究区地质分布表1 1985-2020年滑坡点不同土地利用类型数量单位:个土地利用类型1985年1990年1995年2000年2005年2010年2015年2020年平均占比/%旱地42943641536135235235134581.05灌溉农田000222220.27封闭常绿阔叶林030222220.35封闭落叶阔叶林19202423252525244.93封闭常绿针叶林123222220.43草原15321737979808311.54不透水表面5566777111.433.2.2 滑坡面土地利用/覆被类型 1985 2020年研究区滑坡面的土地利用类型有旱地㊁封闭常绿阔叶林㊁封闭落叶阔叶林㊁封闭常绿针叶林㊁草原和不透水表面6种(表2)㊂土地利用变化明显的有旱地和草原,旱地逐年减少,草原逐年增加;封闭常绿阔叶林仅在1990年出现1次;封闭常绿针叶林在1995年首次出现1个,后每年保持2个;封闭落叶阔叶林基本保持20个;不透水表面波动较小,每年约有5个㊂总体而言,滑坡面的土地利用类型以旱地为主,草原次之,与滑坡点的土地利用特征基本一致㊂表2 1985-2020年滑坡面不同土地利用类型数量单位:个土地利用类型1985年1990年1995年2000年2005年2010年2015年2020年旱地453452442377370369369362封闭常绿阔叶林0100封闭落叶阔叶林61292121212120封闭常绿针叶林00122222草原60116571727278不透水表面44645557 对1985 2020年单个滑坡面的土地利用类数进行统计,由表3可知,单个滑坡面利用类型以2种或3种居多㊂1985 2000年滑坡土地仅有1种利用类型的逐年减少,1种以上的逐年增加,2000年最多达8种;2000年以后单个滑坡土地利用类型变化较小,基本趋于稳定㊂总体上,单个滑坡面的土地利用方式趋于多样化㊂3.2.3 滑坡区土地利用/覆被类型面积特征 对滑坡区不同年份土地利用类型面积进行详细统计,由表4可知,滑坡区旱地㊁草原㊁封闭落叶阔叶林和不透水表面的面积总和在99%以上,其余土地利用类型面积少,旱地面积占比呈明显的主导优势,但整体在逐年减少,1985 1995年占比在90%以上,2000 2020年降至78%左右;草原逐年增长,2020年占比达到13.09%,面积仅次于旱地;不透水表面㊁封闭落叶阔叶林㊁草本植物盖㊁封闭常绿针叶林和封闭常绿阔叶林所占比例在各个时期内波动性较小;灌溉农田先略增,后趋于平稳㊂991第4期 贾静等:1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.根据公式(1)计算得到1985 2020年4种主要土地利用类型净变化量指数(表5)㊂旱地变化最多,35年净变化量指数为13.59%,依次是草原9.11%,封闭落叶阔叶林1.98%,不透水表面1.77%;分段统计表明,1995 2000年土地利用净变化量指数最大,总计19.99%,其中旱地为10.36%,草原为8.50%;在2000年之前土地净变化量明显,2000年之后变化量骤降,且波动较小,表明2000年前区域生态系统稳定性较差,后生态系统向好发展㊂总体上土地利用变化发生在1985 2000年㊂表3 1985-2020年不同土地利用类型个数的滑坡量年份滑坡数量/个123456781985115169120481511019901391351274813700199596175146391021020002916215479355412005261681547534750201026168154743485020152616815275321150202023154164754085注:表头中1~8为土地利用类型数㊂表4 1985-2020年滑坡区土地利用类型面积及占比年份项目旱地草原不透水表面封闭落叶阔叶林草本植物盖灌溉农田封闭常绿阔叶林封闭常绿针叶林1985面积/k m 281.013.491.221.730.0600.020.14比例/%92.393.981.391.970.0700.030.161990面积/k m 282.110.781.542.850.060.010.290.05比例/%93.640.901.753.250.070.010.330.051995面积/k m 279.633.621.692.540.060.090.020.03比例/%90.814.131.922.900.070.100.020.042000面积/k m 270.5411.081.863.370.070.560.060.15比例/%80.4512.632.123.850.070.640.060.172005面积/k m 269.7111.652.013.430.070.610.050.15比例/%79.5013.292.293.910.070.700.060.172010面积/k m 269.2511.882.183.470.070.630.050.15比例/%78.9813.552.493.950.070.720.060.172015面积/k m 269.1111.952.253.470.070.630.050.15比例/%78.8213.622.573.960.070.720.060.172020面积/k m 269.0911.482.783.460.070.610.050.15比例/%78.8013.093.173.950.070.690.060.17表5 1985-2020年滑坡区主要土地利用净变化量指数单位:%土地利用类型1985 1990年1990 1995年1995 2000年2000 2005年2005 2010年2010 2015年2015 2020年1985 2020年旱地1.252.8310.360.950.520.160.0213.59草原3.093.248.500.660.260.070.539.11封闭落叶阔叶林1.280.340.940.070.0400.011.98不透水表面0.360.170.190.180.200.080.601.773.3 滑坡土地利用时空变化3.3.1 土地利用转移矩阵分析 根据公式(2)计算得到滑坡区8期土地利用类型转移矩阵(表6)㊂结果表明:(1)1985 1990年,旱地的转入与转出几乎持平,约0.28k m 2转化为封闭落叶阔叶林,同期转入0.27k m 2,来源于封闭落叶阔叶林和草原,约99.7%保持不变;草原总计转出0.71k m 2,转化为旱地和封闭落叶阔叶林;不透水表面没有发生转化,保持在0.09k m 2㊂(2)1990 1995年,旱地转化类型多样,转化为封闭落叶阔叶林㊁封闭常绿针叶林㊁草原和不透水表面,分别有0.06,0.01,0.39,0.09k m 2,仅有0.35k m 2的封闭落叶阔叶林转入;封闭常绿阔叶林有0.02k m 2转化为封闭落叶阔叶林㊂(3)1995 2000年,旱地以微弱的转入和显著的转出呈下降趋势,转化为封闭落叶阔叶林㊁封闭常绿针叶林和草原,分别有1.60,0.01,4.44k m 2,其中转为草原的最多,封闭落叶阔叶林也有0.38k m 2转化为草原㊂整体在这一阶段草原和封闭落叶阔叶林表现为显著的转入,均来自旱地㊂(4)2000 2015年每5年土地利用转化非常少,15年旱地累计约0.43k m 2转化为草原,草原累计约0.13k m 2转化为不透水表面,其他土地利用类型几乎无波动㊂(5)2015 2020年,旱地转化为草原和不透水表面,分别有1.32,0.11k m 2;封闭落叶阔叶林有0.04k m 2转化为草原㊂(6)长时序来看,19852020年旱地㊁封闭落叶阔叶林㊁草原和不透水表面分别保持不变的有78.70,0.34,0.71,0.09k m 2㊂002水土保持学报 第37卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表6 1985-2020年滑坡区土地利用转移矩阵单位:k m 2时段土地利用类型旱地封闭落叶阔叶林封闭常绿阔叶林草原不透水表面期初总计旱地86.210.2800086.49封闭落叶阔叶林0.040.330.02000.391985 1990年草原0.230.480000.71不透水表面00000.090.09期末总计86.481.090.0200.0987.68旱地85.930.060.010.390.0986.48封闭落叶阔叶林0.350.7300.0101.091990 1995年封闭常绿阔叶林00.020000.02不透水表面00000.090.09期末总计86.280.810.010.400.1887.68旱地80.231.600.014.44086.28封闭落叶阔叶林0.030.4000.3800.811995 2000年封闭常绿针叶林000.01000.01草原0.23000.1700.40不透水表面0.090000.090.18期末总计80.582.000.024.990.0987.68旱地80.19000.39080.58封闭落叶阔叶林02.000002.002000 2005年封闭常绿针叶林000.02000.02草原0004.860.134.99不透水表面00000.090.09期末总计80.192.000.025.250.2287.68旱地80.15000.04080.19封闭落叶阔叶林02.000002.002005 2010年封闭常绿针叶林000.02000.02草原0005.2505.25不透水表面00000.220.22期末总计80.152.000.025.290.2287.68旱地80.15000080.15封闭落叶阔叶林02.000002.002010 2015年封闭常绿针叶林000.02000.02草原0005.2905.29不透水表面00000.220.22期末总计80.152.000.025.290.2287.68旱地78.73001.320.1180.15封闭落叶阔叶林01.9600.0402.002015 2020年封闭常绿针叶林000.02000.02草原0005.2905.29不透水表面00000.220.22期末总计78.731.960.026.640.3387.68旱地78.701.620.025.910.2486.49封闭落叶阔叶林0.030.3400.0200.391985 2020年草原0000.7100.71不透水表面00000.090.09期末总计78.731.960.026.640.3387.68 对土地利用转移矩阵叠加可知,旱地转化最多,约8.74k m 2,转化为草原6.58k m 2㊁封闭落叶阔叶林1.94k m 2,不透水表面0.20k m 2,封闭常绿针叶林0.02k m 2;草原累计转化约1.07k m 2,转化为封闭落叶阔叶林0.48k m 2㊁旱地0.46k m 2㊁不透水表面0.13k m 2;封闭落叶阔叶林累计转化约0.86k m 2,转化为草原0.43k m 2㊁旱地0.41k m 2,封闭常绿阔叶林0.02k m 2;其余土地利用类型占比少,转化微弱㊂1995102第4期 贾静等:1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征 Copyright ©博看网. All Rights Reserved.2000年转换面积最多,有6.78k m 2,4种类型发生变化;2010 2015年没有发生转化(图5)㊂总体上,约94%的旱地转化为林草地,主要为滑坡损毁的坡耕地进行退耕还林还草;后期出现少量旱地和草原转化为不透水表面,可能是滑坡区修建房屋和道路等建设用地,生产退化的旱地和生态退化的草地提供建设用地扩张所需的土地㊂3.3.2 主要的土地利用转移贡献率分析 滑坡区土地利用净变化量指数在1995 2000年最大,因此,根据公式(3)计算1995 2000年和1985 2020年2期的主要土地利用类型转移贡献率(表7)制作滑坡区土地利用变化图(图6)㊂封闭落叶阔叶林的增加来源于旱地,1995 2000年贡献率达到131.93%,1985 2020年贡献率达到101.27%;草原的增加来源于旱地和封闭落叶阔叶林,1995 2000年贡献率分别为91.72%,8.28%;1985 2020年贡献率分别为99.66%,0.34%㊂从整个研究区来看,林草地显著增加,东南部变化最明显,靠近中心的西北部以点㊁面发生变化,发生土地利用转移的滑坡面在整个滑坡区零散分布㊂1999年起国家实施退耕还林(草)政策,并于2014年开启新一轮的退耕还林(草)[28],天水市区落实 以粮换生态的理念,开展了退耕还林工程和其他工程建设,提升区域生态环境质量㊂图5 滑坡区时间序列土地利用转换表7 滑坡区主要土地利用转移贡献率土地利用类型1995 2000年变化量/k m2贡献率/%1985 2020年变化量/k m2贡献率/%旱地 封闭落叶阔叶林1.57131.931.59101.27草原 封闭落叶阔叶林-0.38-31.93-0.02-1.27合计1.19100.001.57100.00旱地 草原4.2191.725.9199.66封闭落叶阔叶林 草原0.388.280.020.34合计4.59100.005.93100.00图6 滑坡区土地利用变化4 讨论发生滑坡的区域生态环境敏感脆弱,区内土地利用方式亦受滑坡制约㊂滑坡区地形起伏较小,滑体释放能量后在较长时间内保持稳定状态,创造很多的平缓坡地,一些古老滑坡具有长期耕作史,有作为耕地的优势,且研究区降雨充沛,因此稳定后的滑体为区域提供大量靠天然降水种植的旱地,同时补充后备耕地资源的不足㊂20世纪初,技术进步和水库修建为农田的水利灌溉措施提供有力保障,开始出现灌溉农田;较平缓的地形也适宜修复为林地和草原,种植适合当地气候和土壤的封闭落叶阔叶林和草种㊂滑坡区土地利用的变化是多种因素综合作用的结果[15,23]㊂研究区35年间旱地主导变化量,主要转为林草地㊂区域长期的气候变化改变滑体的土壤和生态等条件,脆弱的滑坡土地经过长期的耕作导致地202水土保持学报 第37卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.力下降,加之频繁的人类活动等都导致旱地逐年减少㊂人类思想意识和种植观念的改变,一些旱地变裸地;移民和交通条件的改变等导致建设用地需求增加,一些旱地转为不透水表面,为农民提供安居之所,一定程度上缓解了人地矛盾㊂而大规模的旱地转化为林草地,集中于1995 2000年,与退耕还林还草政策相关,其对区域的生态恢复产生积极效果,后期进行林草地的维护,所以变化不显著[28-29]㊂滑坡土地的修复方式应尽可能减少再次发生滑坡的可能性,以前旱地面积90%以上,长时序下慢慢转化为林草地,相较旱地,林草地的滑坡敏感性更低[12]㊂依据研究结果对未来天水市滑坡土地的开发再利用提出建议:(1)科学开发再利用滑坡灾损土地㊂对滑坡土地及时识别,依据损毁程度和相关政策等,科学规划,保障区域土地资源供需平衡㊂(2) 开发+利用+管理 模式㊂加强对修复后土地使用过程中的监管力度和制度建设,可以建立滑坡灾损土地修复保护经济补偿制度,积极探索有示范意义的滑坡土地再利用模式㊂(3)滑坡土地修复与区域生态协调发展㊂未来修复时 宜农则农,宜草则草 ,对破坏程度高,地形条件差的滑坡土地持续推进 退耕还林还草 ,也可以发展半自然农田-景观生态系统㊂5结论(1)研究区滑坡多发于平均海拔1200~1400m㊁平均坡度10ʎ~15ʎ㊁平均坡向西向坡㊁前后缘相对高差100~150m㊁面积1ˑ104~10ˑ104m2㊁长度200~ 400m的区间㊂滑坡发育总体具有低高程㊁小高差㊁缓角度和中型规模等特点,区内地表形态变化较小,坡面侵蚀较弱㊂(2)1985 2020年滑坡区共有8种土地利用类型,数量及面积最多的土地利用类型为旱地,草原次之;最少的土地利用类型为草本植物盖㊂旱地和草原总占比达90%以上,滑坡区土地宜农㊁宜草㊂(3)1985 2020年滑坡区的土地利用类型呈现动态变化特征,可分为2个阶段:1985 2000年为持续变化阶段,2000 2020年为微弱调整阶段;其中1995 2000年变化最剧烈,主要表现为旱地向草原和林地转化㊂总体上,旱地累计转化最多约8.74k m2,转化为草原㊁封闭落叶阔叶林和不透水表面,其余土地利用类型占比微弱,基本无变化㊂(4)单个滑坡体的土地利用方式逐年多样化,草原和封闭落叶阔叶林面积增加,提升区域的植被覆盖度,降低再次发生滑坡的可能性㊂参考文献:[1]李益敏,袁静,蒋德明,等.基于G I S的西南高山峡谷区滑坡风险性评价:以怒江州泸水市为例[J].西北师范大学学报,2021,57(6):94-102.[2]李璇琼,梁延龙.地质灾害引发土地利用响应机制研究:以四川绵竹为例[J].西北地质,2022,55(1):236-248.[3] S a n g c h i n i E K,E m a m i S N,T a h m a s e b i p o u rN,e t a l.A s s e s s m e n t a n dc o m p a r i s o no fc o m b i n e db i v a r i a t ea n dA H P m o d e l sw i t hl o g i s t i cr e g r e s s i o nf o r l a n d s l i d es u s-c e p t i b i l i t y m a p p i n g i n t h e C h a h a r m a h a l-e-B a k h t i a r iP r o v i n c e,I r a n[J].A r a b i a nJ o u r n a l o fG e o s c i e n c e s,2016, 9(3):e201.[4]赵美龄,郝利娜,许晓露,等.土地利用/覆被变化对地质灾害发育的影响研究[J].遥感技术与应用,2022,37(2): 399-407.[5] P e r s i c h i l l oM G,B o r d o n iM,M e i s i n a C.T h e r o l e o f l a n d u s ec h a n g e s i n t h ed i s t r i b u t i o n o f s h a l l o w l a n d s l i de s[J].S c i e n c e o ft h eT o t a lE n v i r o n m e n t.2017,574:924-937.[6]马蓓青,杜玉鹏,王怀星,等.持续降雨条件下黄土边坡稳定性试验研究[J].水土保持学报,2021,35(5):50-56.[7]王涛,刘甲美,栗泽桐,等.中国地震滑坡危险性评估及其对国土空间规划的影响研究[J].中国地质,2021,48(1):21-39.[8] T a y y e b i S M,P a s t o rM,S t i c k l e M M,e t a l.S P H n u-m e r i c a l m o d e l l i n g o fl a n d s l i d e m o v e m e n t sa sc o u p l e d t w o-p h a s e f l o w sw i t han e ws o l u t i o nf o r t h e i n t e r a c t i o n t e r m[J].E u r o p e a n J o u r n a l o fM e c h a n i c s/BF l u i d s,2022, 96:1-14.[9]左岍,周勇,李晴,等.鄂西南地区土地利用格局时空变化及轨迹特征分析[J].水土保持学报,2022,36(1):161-169. [10] H a s a nSS,Z h e nL,M i a h M G,e t a l.I m p a c t o f l a n du s e c h a n g eo ne c o s y s t e ms e r v i c e s:Ar e v i e w[J].E n v i-r o n m e n t a lD e v e l o p m e n t.2020,34:e100527. [11]何春阳,张金茜,刘志锋,等.1990 2018年土地利用/覆盖变化研究的特征和进展[J].地理学报,2021,76(11):2730-2748.[12]叶润青,李士垚,郭飞,等.基于R S和G I S的三峡库区滑坡易发程度与土地利用变化的关系研究[J].工程地质学报,2021,29(3):724-733.[13] L i u J,W uZ,Z h a n g H W.A n a l y s i s o f c h a n g e s i n l a n d-s l i d e s u s c e p t i b i l i t y a c c o r d i n g t o l a n du s eo v e r38y e a r si n L i x i a n C o u n t y,C h i n a[J].S u s t a i n a b i l i t y,2021,13(19):e10858.[14] C h e nLX,G u oZZ,Y i nK L,e t a l.T h e i n f l u e n c eo fl a n du s e a n d l a n d c o v e r c h a n g e o n l a n d s l i d e s u s c e p t i b i l-i t y:Ac a s e s t u d y i nZ h u s h a nT o w n,X u a n e nC o u n t y(H u b e i,C h i n a)[J].N a t u r a lH a z a r d s a n dE a r t hS y s t e mS c i e n c e s,2019,19(10):2207-2228.302第4期贾静等:1985-2020年天水市黄土区滑坡灾损土地利用时空变化特征Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
基于Logistic-CA-Markov耦合模型的城市土地利用模拟
科学技术创新2021.04基于Logi s t i c-C A -M arkov耦合模型的城市土地利用模拟李敏刘国栋(重庆交通大学土木工程学院,重庆400000)本文以济南市市中区为研究对象,首先应用EN V I 软件对2005年和2015年2期遥感影像进行解译;其次利用Logi s t i c 回归模型提取CA -M ar kov 模型所需的转换规则;最后完成研究区2025年用地类型格局的模拟预测,从而为研究区未来土地可持续发展提供决策依据。
1研究区概况与数据1.1研究区概况本文研究区域为济南市中心城区之一的市中区,地理位置位于36°35′36″N -36°40′04″N ,116°54′29″E-117°02′01″E 之间。
该区属于暖温带半湿润大陆性季风气候。
地势南高北低,坡差较大,南有群山,北依平原,最高处海拔高程450.5米,最低处海拔高程30米[4]。
图1研究区位置1.2数据获取及预处理从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)下载合适时间段的2期遥感影像,空间分辨率均为30m ×30m ,基于常用的分类体系和研究区实际实际情况对2期影像进行目视解译并划分为5种用地类型:建设用地、耕地、林地、水体及其他土地。
驱动因子选取D EM 、地形起伏度、距城镇道路的距离、距离铁路的距离、距离主要河流的距离等自然和人口密度、G D P 密度等社会经济的7个参数进行逻辑回归分析。
D EM 、从地理空间数据云(ht t p://www.gs cl /)获得铁路和河流数据,道路数据从开源地图O penSt r eet M ap(简称,O SM )(ht t p://www.opens t r eet m ap.or g/)中获取,基于此部分数据分别通过G I S 软件进行距离计算;基于D EM 数据提取地形起伏度;人口密度、G D P 密度数据从中国科学院地理科学与资源研究所全球变化科学研究数据出版系统(ht t p://www.geodoi .ac.c )获取。
土地资源
土地资源（来源：百度百科）土地资源是指已经被人类所利用和可预见的未来能被人类利用的土地。
土地资源既包括自然范畴，即土地的自然属性，也包括经济范畴，即土地的社会属性，是人类的生产资料和劳动对象。
目录1概念2分类3基本特征4资源现状5全国地形、地貌、土壤等系列数据产品▪数据简介▪应用案例▪基础知识6荒地资源1概念编辑土地资源土地资源指可供农、林、牧业或其它各利用的土地，是人类生存的基本资料和劳动对象，具有质和量两个内容。
在其利用过程中，可能需要采取不同类别和不同程度的改造措施。
土地资源具有一定的时空性，即在不同地区和不同历史时期的技术经济条件下，所包含的内容可能不一致。
如大面积沼泽因渍水难以治理，在小农经济的历史时期，不适宜农业利用，不能视为农业土地资源。
但在已具备治理和开发技术条件的今天，即为农业土地资源。
由此，有的学者认为土地资源包括土地的自然属性和经济属性两个方面。
自然综合体，也是人类生产劳动的产物。
因此，土地资源既具有自然属性，也具有社会属性，是“财富之母”。
2分类编辑土地资源的分类有多种方法，在中国较普遍的是采用地形分类和土地利用类型分类：（1）按地形，土地资源可分为高原、山地、丘陵、平原、盆地。
这种分类展示了土地利用的自然基础。
一般而言，山地宜发展林牧业，平原、盆地宜发展耕作业。
（2）按土地类型利用，土地资源可分为已利用土地耕地、林地、草地、工矿交通居民点用地等；宜开发利用土地枣宜垦荒地、宜林荒地。
宜牧荒地、沼泽滩涂水域等；暂时难利用土地枣戈壁、沙漠、高寒山地等。
这种分类着眼于土地的开发、利用，着重研究土地利用所带来的社会效益、经济效益和生态环境效益。
评价已利用土地资源的方式、生产潜力，调查分析宜利用土地资源的数量、质量、分布以及进一步开发利用的方向途径，查明暂不能利用土地资源的数量、分布，探讨今后改造利用的可能性，对深入挖掘土地资源的生产潜力，合理安排生产布局，提供基本的科学依据。
（3）土地资源利用类型，由于中国自然条件复杂，土地资源类型多样，经过几千年的开发利用，逐步形成了现今的各种多样的土地利用类型。
地理空间数据云平台
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2. 数据资源
镜像数据：目前拥有的数据资源包括LANDSAT、MODIS、EO-1、 DEM、NCAR、NOAA及LUCC数据集等。截止到2013年8月，累 积数据实体数达到300TB，数据超过600万条目，并且大部分数 据实现了在线服务。 数据产品：除了进行国内原始数据的镜像之外，平台在综合调研 国内外发展趋势和国内用户需求的基础上，开展了高质量数据增 值产品加工，并积累了一批数据产品。
全球1KM地表覆盖类型半年合成L3产品
500m 500m 250m 250m 1000m 1000m
6000m
500m
1000m
8 Day Daily Daily 8 Day Daily 8 Day
Daily
Yearly
Yearly
全球500m分辨率植被指数16天合成 500m 16 Day
全球1KM分辨率植被指数16天合成 1KM月植被指数L3产品 全球250m分辨率植被指数16天合成
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
数据简介：Global Land Survey（GLS）是美国NASA和USGS 面向全球土地利用和土地覆被变化研究生产的一套高质量 LANDSAT影像。
生产过程：选取了夏季、少云的高质量（ETM+、TM、MSS、 ALI）影像，通过几何校正、地形校正、去云等一些列处理，加工 生成不同时间段覆盖全球的GLS数据产品。比如GLS2005进行了 正射投影转换、ETM数据修复、EO-1数据补充等。是一套支撑全 球研究的高质量数据集。
数据量超过5TB，实体文件接近3万条，全球覆盖
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2. 数据资源--镜像数据--LANDSAT系列
（2）LANDSAT-GLS全球陆地调查数据
黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析
DOI: 10.12357/cjea.20220816吴宗洋, 蔡卓雅, 郭英, 王彦芳. 黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析[J]. 中国生态农业学报 (中英文), 2023, 31(6): 917−927WU Z Y, CAI Z Y, GUO Y, WANG Y F. Accuracy evaluation and consistency analysis of multi-source remote sensing land cover data in the Yellow River Basin[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023, 31(6): 917−927黄河流域多源遥感土地覆被数据精度评价与一致性分析*吴宗洋1,2, 蔡卓雅1,2, 郭 英3, 王彦芳1,2**(1. 河北省农业干旱遥感监测国际联合研究中心/河北地质大学土地科学与空间规划学院 石家庄 050031; 2. 河北省高校生态环境地质应用技术研发中心 石家庄 050031; 3. 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/中国科学院农业水资源重点实验室/河北省节水农业重点实验室 石家庄 050022)摘 要: 开源、多分辨率、及时的土地覆盖产品为了解全球地表覆盖状况、陆面过程模型模拟以及社会经济发展决策等提供了丰富的数据支撑, 但多源的数据存在不同程度的不确定性, 在区域尺度如何选择合适的土地覆被产品成为应用中的难题。
本研究以黄河流域为例, 对分辨率从30 m 到1000 m 的CLCD_v01_2020、GLOBELAND30、GLC_FCS30_2020、LANDCOVER (300 m)、MCD12Q1 (500 m)和CNLUCC1000 (1000 m)等6种2020年土地覆被产品进行区域尺度精度评价和一致性分析。
基于Google Earth 采集的1540个样本点分析6种数据在黄河流域的总体精度, 以最高精度的数据为参考对其他数据进行面积一致性分析, 并对6种数据进行类别混淆分析和混淆图谱分析。
【国家自然科学基金】_分类精度_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729
推荐指数 42 30 13 12 10 10 10 7 7 7 6 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 支持向量机 分类 特征选择 遗传算法 遥感 粗糙集 文本分类 神经网络 特征提取 决策树 纹理 纹理分类 数据挖掘 高光谱 遥感影像 核函数 支持向量机(svm) 支持向量域描述 可变精度粗糙集 分类精度 主成分分析 bp神经网络 隶属度函数 问题分类 遥感图像 超球 贝叶斯分类器 粒子群优化算法 粒子群 离散化 特征加权 模式识别 机器学习 故障诊断 岩爆 属性约简 多类分类 克隆选择 光滑 信息提取 k最近邻 高光谱遥感 面向对象分类 面向对象 非平衡数据 雷达图 隶属度 降维 链式 运动学影响系数 边缘检测 误差敏感性
中国植被的类型与区划
影响中国植被类型和分布的条件
• 气候条件 • 土壤条件 • 地貌条件 • 主要建群植物的区系
特征和地理分布 • 青藏高原的隆起 • 人类活动
中国的气候特征
气候带：
• 寒温带：大兴安岭区域。 • 温带：北纬34-50º之间，分为暖温带和温带。 • 亚热带：秦岭--淮河至南岭南侧。
《中华人民共和国植被图（1：1 000 000）》 及说明书的主要内容
中国植被图图件由以下6个组成部分： 1）中国植被图（1∶1 000 000）60幅，表示了全国868个基本植 被分类单位，绘制图斑75785个，详细显示了我国植被的分布状况和 地理格局，包括水平分布和垂直分布状况，及其与气候因子和地面环 境因子的关系。 2）中国植被区划图（1∶6 000 000）1幅，表示了我国8大植被 区域的460个基本植被区划单位的区域性分布和地带性分异规律，详 细表示了我国植被的局地分异和组合情况。 3）《中国植被及其地理格局》——中国植被图（1∶100万）说 明书（上、下卷），共1270页、230万字，并附彩版168页，含867 幅植被照片，叙述了我国植被研究的基本理论、各级植被分类单位和 区划单位的基本内容和特点。 4）中国植被图及说明书的电子版（DVD）光盘1个。 5）中国植被图（1∶100万）电子数据库一份。 6）中国植被信息管理系统（VIS）一套。
Forest Region Forest Region III. Warm Temperate Deciduous Broadleaf Forest Region IV. Subtropical Broadleaf Evergreen Forest Region V. Tropical Monsoon Rain Forest and Rain Forest Region VI. Temperate Steppe Region VII. Temperate Desert Region VIII. Qinghai-Xizang (Tibetan) Plateau Alpine Vegetation
中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例
中分辨率遥感影像土地利用覆被信息自动提取研究——以太原市区Landsat8影像为例侯志华;马义娟【摘要】“土地利用/土地覆被”(简称LUCC)是全球环境变化研究的热点问题之一,遥感技术是LUCC研究的重要手段,遥感影像LUCC信息的高精度自动提取成为众多专家学者关注的重要研究领域.Landsat系列卫星影像是最早且最为广泛使用的中分辨率陆地遥感影像.文章以2013年2月发射的Landsat8卫星的OLI影像为研究对象,利用ENVI软件,对太原市区的土地利用/土地覆被信息分别用最大似然法和决策树分类法实现自动提取,并进行精度比较.结果表明:最大似然法提取的总体精度为69.33％,Kappa系数为0.605 5,主要是耕地与林地、草地、建设用地以及建设用地与裸地的混分、错分现象较为严重,造成分类精度较低;而决策树分类法的自动提取通过确定适当的判别规则,使地类间的混分、错分现象明显改善,分类总体精度提高到91.33％,Kappa系数达到0.892 3,各土地利用类型的分类精度均有一定提高.【期刊名称】《太原师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(013)004【总页数】6页(P93-98)【关键词】自动提取;决策树分类;最大似然分类;土地利用/土地覆被;Landsat8【作者】侯志华;马义娟【作者单位】太原师范学院地理科学学院,山西太原030031;太原师范学院地理科学学院,山西太原030031【正文语种】中文【中图分类】TP790 引言土地利用／土地覆被（LUCC）研究，一直受到国际组织和世界各国的普遍关注，广泛成为地学、生态、环境、土地等领域的热点课题[1，2]，众多专家学者从LUCC的演化规律、驱动机制、空间格局、生态响应、环境变化等角度探索研究[3－6].随着遥感技术的发展与成熟，利用遥感影像成为LUCC研究的一种流行趋势，因此，遥感影像LUCC信息的快速、高精度提取成为LUCC研究中必不可少的重要内容和关键环节[7，8].遥感影像信息提取有人工目视解译和计算机自动分类两大方式，人工目视解译精度高，但费时、费力，速度慢，周期长，计算机自动分类速度快，但由于遥感影像存在的“同物异谱”和“同谱异物”现象，总的来说，分类精度不是很高，往往满足不了使用要求，成为阻碍遥感技术大规模实用化的瓶颈之一.近年来，有不少学者提出了许多新方法:基于最优波段组合提取[9、10]、基于多维特征信息提取[11，12]、以专家知识和经验为基础的光谱信息和其他辅助信息复合法[13，14]、基于知识的分层分类方法[13]、面向对象的分类方法[16]等，这些方法在数据选择上、算法上或是处理过程做了改进，分类精度均有一定提高，然而，任何一种自动提取方法都有针对性和适用范围.随着遥感平台的多样化和图像分辨率的提高，遥感数据类型琳琅满目，如何对所需的遥感数据选择合适的提取方法成为业内人士一直热衷的研究课题.Landsat系列卫星是最早的陆地资源卫星，是20世纪70年代、80年代甚至90年代最主要的航天遥感数据资源，21世纪以来遥感数据多源化，然而Landsat卫星影像因其价格低廉、存量数据时间跨度长、易于获取等优势仍然被广泛使用，尤其是中等尺度的地域研究[17、18].2013年2月Landsat8号卫星发射成功，为Landsat系列数据注入了新鲜血液，因此，Landsat卫星影像仍将在以后较长的一段时间内成为主流遥感数据之一.本文以太原市区Landsat8号卫星OLI影像为例，采用传统的最大似然法和决策树分层分类法对土地利用／覆盖信息自动提取研究，为挖掘遥感信息的理论研究以及Landsat卫星影像在土地利用／覆被方面的应用，提供一定的参考.1 研究方法1.1 最大似然法最大似然分类法，是遥感图像监督分类的经典算法，在土地利用／覆被信息提取中应用广泛.其基本思想是:因为同类地物光谱特征具有相同或相似性，异类地物光谱特征具有差异性，所以每类地物在多光谱空间会形成一个特定的点群，这些点群的位置、形状、密集或分散程度各有其分布特征；最大似然法就是根据各类的一些已知数据，构造出各类点群的分布模型，计算各类别的概率密度函数或概率分布函数；在此基础上，计算每一个像素属于各个类别的概率，取最大概率对应的类别为其归属类型.最大似然法的前提条件是假设遥感图像的每个波段地物光谱特征服从正态分布，因此，对符合正态分布的样本聚类组而言，是监督分类中较为准确的分类器，但对于“混合像元”、“同谱异类”等光谱特征相似的类别，达不到理想的分类效果.1.2 决策树分类法决策树分类法，是一种较为高效的分类器，其流程类似于一个树形结构，以一个根节点为基础，寻找信息量大的属性字段形成一条规则，派生出两类结果，以此建立决策树的一级内部节点，再以每个节点为基础，根据属性的不同取值形成规则，建立下一级节点，该过程向下继续拓展，直至图像分出类别（叶节点），这种以自顶向下递归的分层分类方式构造判定决策树的方法称之为“贪心算法”，它将复杂的决策形成过程分散成易于理解和表达的规则或判断.决策树分类最大的优点是，各个节点处划分的类别较少，划分的标准（属性）基本明确，可以更加有针对性地选择少数特征属性建立判别函数进行类别划分，且特征属性不仅可以选择单波段光谱特征值，还可以选择波段组合的光谱特征值，每一分层每个节点均可以根据不同的分类目的确定和调整特征属性和判别函数.其缺点是分类决策规则的建立对样本的依赖度大，且主观性较强.2 实验分析2.1 数据源及预处理太原市区2013年6月27日Landsat8号卫星的OLI影像为本次研究的主要数据，此外还有太原市2010年的土地利用专题图、太原市行政区划图.将遥感影像、土地利用专题图和行政区划图统一到相同的投影坐标（UTM／WGS84），然后以太原市行政区划图为基础，将研究区域裁剪出.参考土地利用专题图，针对实验区影像特点，确定自动提取的土地利用／土地覆被类别为:耕地、林地、草地（以荒草地为主）、建设用地、水域及裸地.2.2 数据分析2.2.1 OLI影像数据分析Landsat8的OLI陆地成像仪有9个波段，包括了TM（ETM＋）传感器的所有波段，并针对大气影响，对波段工作范围进行了重新调整，详见表1.表1 OLI陆地成像仪和ETM＋增强型专题制图仪波段对照表OLI陆地成像仪ETM＋增强型专题制图仪序号波段／μm 空间分辨率／m 序号波段／μm 空间分辨率／m 1 0.433－0.453 30 2 0.450－0.515 30 1 0.450－0.51530 3 0.525－0.600 30 2 0.525－0.605 30 4 0.630－0.680 30 30.630－0.690 30 5 0.845－0.885 30 4 0.775－0.900 30 6 1.560－1.660 30 5 1.550－1.750 30 72.100－2.300 30 7 2.090－2.350 30 8 0.500－0.680 15 8 0.520－0.900 15 9 1.360－1.390 30丰富的波段有多种RGB组合方案，参考国外公布的OLI波段合成的简单说明和众多专家学者在长期工作中总结的Landsat TM（ETM＋）不同波段组合对地物增强的效果，本次研究首先将Band3，Band4，Band5合成标准假彩色图像，然后将此图像与全色波段Band8进行Brovey变换融合，该融合图像地物信息丰富、色泽鲜明、层次好，对植被、水体等土地覆被有较好的表现，见图1.本次提取的各土地利用类型影像特征详见表2.图1 太原市区Landsat8Band345与Band8融合影像表2 各土地利用类型影像特征注:由于种植作物不同，耕地表现出三种明显不同的色调，为了实现更好的自动识别，将其细分为三个光谱类提取，然后再进行合并.土地利用类型颜色形状分布耕地1红色规则的块状南部地势较低的平川一带耕地2 橘粉色规则的条块状居民点周围耕地3 青色规则的块状部分地势较低的平川一带林地鲜红色（色纯）不规则的片状东西两侧海拔较高的山地区草地暗红色（色杂）不规则条带状城区两侧的丘陵、沟谷、阴坡等建设用地青色规则的块状地势较低的平川一带水体青蓝色条带状或片状汾河、晋阳湖地区裸地亮白色不规则部分地区分布2.2.2 地物光谱特征分析遥感技术探测地物的根本是同类地物具有相同或相似的光谱特征，异类地物的光谱特征具有一定的差异性，因此，首先对实验区内预提取的典型地物类型光谱数据进行采样，并加以统计，分析其光谱特征.如图2所示，不同地物光谱特征不同:图2 典型地物光谱特征图1）耕地1、耕地2、林地、草地的光谱特征具有一定的相似性，都是近红外波段光谱值高于可见光波段，林地的差异最大，其次是耕地1；而水体、建设用地和裸地均是可见光波段光谱值高于近红外波段.2）水体的反射率随波长变长而逐渐降低，在近红外波段上水体几乎呈现黑色，可以通过B1＜35与其他非水类分开；3）裸地在可见光波段明显高于其他类别用地的光谱值，相差较大较易区分；4）耕地2和草地的波谱走势较为接近，但耕地2各波段的波谱值较草地高；5）耕地3的波谱走势较为平滑，各波段间的光谱差异较小.2.3 分类方法的实现2.3.1 最大似然法自动提取首先根据先验知识，确定各土地利用类型的解译标志（表2），选择训练样本，建立分类模板，并对分类模板进行评价；分类模板达标后（各土地利用类型分类精度达90%），采用最大似然法对影像进行自动分类；对分类图进行分类后处理，将一些小图斑剔除，并通过重编码合并亚类，得到较为理想的分类结果，如图3. 2.3.2 决策树法自动提取用决策树分类法的关键在于判别规则的建立.由于“同物异谱，异物同谱”现象的存在，单纯地利用图像亮度值提取地物，尤其两类反射特性相似的地物，势必会造成分类的混淆和错误，很难达到较好的分类效果.经地物光谱特征的统计分析，可利用植被归一化指数（NDVI），结合各波段光谱值，建立各类地物可信度最大的提取规则.反复实验后，建立决策树提取规则，见图4.经分类后处理，最终的决策树分类图如图5.图3 最大似然分类法分类图图4 决策树自动提取的判别规则图5 决策树法分类图2.3.3 精度评价与结果分析在实验区随机抽取300个点，通过误差矩阵分别对最大似然法和决策树法的分类结果进行精度检验，详见表3和表4.由表3可见，最大似然法的分类精度总体较低，为69.33%，除林地、建设用地和水域的用户精度较高外，其他地类的分类精度均不理想，Kappa系数也仅0.605 5.尤其是耕地，其光谱特征较为复杂，长有植被（如玉米地）的耕地在光谱上和林地、草地较为相似，裸土又与建设用地光谱特征接近，因此，耕地不仅与草地的混分现象严重，且有部分林地、建设用地被错划分为耕地，导致耕地的用户精度仅58.88%；此外，林地易被错划为耕地和草地，其制图精度仅50.91%；建设用地易被错划为耕地和裸地，其制图精度仅61.33%；大量的建设用地错分为裸地，导致裸地的用户精度仅22.22%.由表4可见，决策树法的分类精度较最大似然法显著提高，总体精度达到91.33%，除裸地的用户精度较小，为66.67%外，其他地类的用户精度和制图精度均在85%以上，Kappa系数也提高至0.892 3，地类间的混分、错分现象得到一定控制.表3 最大似然法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部63 13 11 17 3 0 107 58.88%林地 0 280 0 0 1 29 96.55%草地 16 14 50 2 0 0 82 60.98%建设用地 1 0 0 53 0 0 54 98.15%水域 0 0 0 0 10 0 10 100.00%裸地 0 0 0 14 0 4 18 22.22%全部 80 55 61 86 13 5 300制图精度耕地分类地类＝0.6055 78.75% 50.91% 81.97% 61.63% 76.92% 80.00%总体精度＝69.33% Kappa系数表4 决策树法精度评价误差矩阵地类名称实际地类用户精度耕地林地草地建设用地水域裸地全部58 2 3 2 0 0 65 89.23%林地 5 46 2 0 00 53 86.79%草地 3 3 51 0 0 0 57 89.47%建设用地 1 0 0 711 0 73 97.26%水域 0 0 0 0 40 0 40 100.00%裸地 0 1 0 3 0 8 12 66.67%全部 67 52 56 76 41 8 300制图精度耕地分类地类86.57% 88.46% 91.07% 93.42% 97.56%100.00%总体精度＝91.33 Kappa系数＝0.892 33 结论1）决策树分类法将复杂的信息分类过程分解为若干步骤，在每个步骤可以利用不同的数据源、不同的特征集、不同的算法，且每一步骤仅解决一个问题，更有针对性，计算机处理速度快、时间短，且分类精度高，较传统的最大似然法更有利于对遥感图像信息的提取.2）决策树分类法的关键是判别规则的建立，其创建过程存在较大的人为干预因素，需要一定的经验及反复调试，否则难以达到良好的分类效果.3）本次决策树分类规则的建立仍然主要依赖的是地物的光谱信息，下一步研究将考虑与基于知识的专家系统相结合，充分利用纹理、形状等地物空间特征、地形特征、分布特征等信息，进一步改善分类效果，提高计算机自动分类的实用性.参考文献:[1]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域——土地利用／土地覆盖变化研究的国际研究动向[J].地理学报，1996，51（6）:553－558[2]冷疏影，宋长青，赵楚年，等.关于地理学科“十五”重点项目的思考[J].地理学报，2000，55（6）:751－754[3]刘纪元，刘明亮，庄大方，等.中国近期土地利用变化的空间格局分析[J].中国科学（D辑），2002，32（12）:1 031－1 040[4]杜云艳，王丽敬，季民，等.土地利用变化预测的案例推理方法[J].地理学报，2009，64（12）1 421－1 429[5]戴声佩，张勃.基于CLUE－S模型的黑河中游土地利用情景模拟研究——以张掖市甘州区为例[J].自然资源学报，2013，28（2）:336－348[6]白元，徐海量，凌红波，等.塔里木河干流区土地利用与生态系统服务价值的变化[J].中国沙漠，2013，33（6）:1 912－1 920[7]刘慧平，朱启疆.应用高分辨率遥感数据进行土地利用与覆盖变化监测的方法及研究进展[J].资源科学，1999，21（3）:23－27[8]廖克.高分辨率卫星遥感影像在土地利用变化动态监测中的应用[J].测绘科学，2006，31（6）:11－15[9]许菡，燕琴，徐泮林，等.多源遥感影像融合最佳波段选择及质量评价研究[J].测绘科学，2007，32（3）:72－76[10]张韬，吕洪娟，孙美霞，等.遥感多光谱数据在内蒙古西部湿地监测中最佳波段选取的应用研究[J].干旱区资源与环境，2007，21（4）:102－106[11]杨桄，刘湘南，张柏，等.基于多特征空间的遥感信息自动提取方法[J].吉林大学学报（地球科学版），2005，35（2）:257－260[12]陈述，刘勇.基于多特征的遥感影像土地利用／土地覆盖分类－以腾格里沙漠东南边缘地区为例[J].遥感技术与应用，2006，21（2）:154－158[13]李德仁，王树良，李德毅，等.论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J].武汉大学学报（信息科学版），2002，27（3）:221－233[14]杨存建，周成虎.基于知识的遥感图像分类方法探讨[J].地理学与国土研究，2001，17（1）:72－77[15]王志慧，李世明，刘良云，等.基于 MODIS NDVI时间序列的土地覆盖分层分类方法研究[J].遥感技术与应用，2013，28（5）:910－919[16]王贺，陈劲松，余晓敏，等.HJ数据的LBV变换及其在面向对象分类中的应用[J].遥感技术与应用，2013，28（6）:1 020－1 026[17]许积层，唐斌，卢涛.基于多时相LandsatTM影像的汶川地震灾区河岸带植被覆盖动态监测——以岷江河谷映秀汶川段为例[J].生态学报，33（16）:4 966－4 974[18]金石柱，刘志峰.基于 TM 影像的延吉市土地利用动态变化研究[J].地理科学，2011，31（10）:1 249－1 253。
全国遥感监测土地利用╱覆盖分类体系
城乡、工矿、居民用地
—
—
指城乡居民点及县镇以外的工矿、交通等用地
51
城镇用地
指大、中、小城市及县镇以上建成区用地
52
农村居民点
指农村居民点
53
其他建设用地
指独立于城镇以外的厂矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地、交通道路、机场及特殊用地
6
未利用土地
—
—
目前还未利用的土地、包括难利用的土地
61
沙地
全国遥感监测土地利用
一级类型二级类型
含义
代码
名称
代码
名称
1
耕地
—
—
指种植农作物的土地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林用地；耕种三年以上的滩地和滩涂
11
水田
指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，用以种植水稻，莲藕等水生农作物的耕地，包括实行水稻和旱地作物轮种的耕地
66
裸岩石砾地
指地表为岩石或石砾，其覆盖面积>5％以下的土地
67
其他
指其他未利用土地，包括高寒荒漠，苔原等
耕地的三级编码为：1山地；2丘陵；3平原；4大于25度的坡地（如“113”为平原水田）
此类草地水分缺乏草被稀疏牧业利用条件差指天然陆地水域和水利设施用地41河渠指天然形成或人工开挖的河流及主干渠常年水位以下的土地人工渠包括堤岸42湖泊指天然形成的积水区常年水位以下的土地43水库坑塘指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地44永久性冰川雪指常年被冰川和积雪所覆盖的土地45滩涂指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮侵地带46滩地指河湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地城乡工矿居民用指城乡居民点及县镇以外的工矿交通等用地51城镇用地指大中小城市及县镇以上建成区用地52农村居民点指农村居民点53其他建设用地指独立于城镇以外的厂矿大型工业区油田盐场采石场等用地交通道路机场及特殊用地目前还未利用的土地包括难利用的土地61沙地指地表为沙覆盖植被覆盖度在5以下的土地包括沙漠不包括水系中的沙滩62戈壁指地表以碎砾石为主植被覆盖度在5以下的土地63盐碱地指地表盐碱聚集植被稀少只能生长耐盐碱植物的土地64沼泽地指地势平坦低洼排水不畅长期潮湿季节性积水或常积水表层生长湿生植物的土地65裸土地指地表土质覆盖植被覆盖度在5以下的土地66裸岩石砾地指地表为岩石或石砾其覆盖面积5以下的土地67其他指其他未利用土地包括高寒荒漠苔原等耕地的三级编码为
esri 10m land cover和modis土地利用分类
esri 10m land cover和modis土地利用分类
（原创实用版）
目录
1.介绍 ESRI 10m 土地覆盖和 MODIS 土地利用分类
2.ESRI 10m 土地覆盖的特点
3.MODIS 土地利用分类的特点
4.两者的比较
5.应用领域
正文
ESRI 10m 土地覆盖和 MODIS 土地利用分类是两种常用的遥感数据
产品，它们在土地利用和覆盖研究中扮演着重要的角色。
ESRI 10m 土地覆盖数据是由 ESRI 公司开发的，其空间分辨率为 10 米，涵盖了全球范围内的陆地地区。
该数据集包含了 15 种主要的土地覆盖类型，如森林、草地、水体、城市等，能够较为准确地反映出地球表面的土地利用状况。
MODIS 土地利用分类数据则是由美国宇航局（NASA）开发的，其空间分辨率也为 10 米。
该数据集包含了 16 种土地利用类型，除了常见的森林、草地、水体等类型外，还包括了一些特殊类型的土地利用，如灌木地、裸地等。
尽管 ESRI 10m 土地覆盖和 MODIS 土地利用分类的空间分辨率相同，但它们在数据类型、分类方式等方面存在一些差异。
例如，ESRI 10m 土
地覆盖数据更注重土地覆盖的类型，而 MODIS 土地利用分类数据则更注
重土地的利用方式。
在应用领域方面，ESRI 10m 土地覆盖和 MODIS 土地利用分类都广泛应用于环境研究、城市规划、农业管理等领域。
例如，科研人员可以利用
这些数据研究全球范围内的土地利用变化，或者通过比较不同地区的土地利用类型和方式，寻找出最适合某种农作物生长的土地。
土地利用与植被覆盖度分类分级编码表
6000 6109
指河流水面、湖泊水面、水库水面、坑塘水面、沿海滩涂、 内陆滩涂、沟渠、水工建筑用地、冰川及永久积雪等用地。 不包括滞洪区和已垦滩涂中的耕地、园地、林地、居民点、 道路等用地。 指天然或人工开挖形成的水面，包括被堤坝拦截后形成的水 库水面。
6209 指人工修建的淤地坝坝体。
6309 指人工修建的水库的坝体。
5508 5608
指用于铁道线路、轻轨、场站的用地。包括设计内的路堤、 路堑、道沟、桥梁等用地。 指用于国道、省道、县道和乡道的用地。包括设计内的路堤、 路堑、道沟、桥梁、汽车停靠站及直接为其服务的附属用地。 道路宽度小于 10 米的不提取。
5708 指用于民用机场的用地。
5808 居民点、商服及公共用地。
指生长草本植物为主的土地。（灌木覆盖度<40%，树木郁闭
4000 度<0.1）（覆盖度划分为高、中高、中、中低、低，编码分
别为 4301~4305；若混交，据实判定植被覆盖度）
指用于生活居住、工业生产、物资存放、商业、服务业、铁
5000 道线路、轻轨、场站、国道、省道、县道、乡道、民用机场
及其附属设施等的用地。
2201~ 2203
指种植茶树的园地。
2301~ 指种植桑树、橡胶、可可、咖啡、油棕、胡椒、药材等其他
2304 多年生作物的园地。
3000 指生长乔木、竹类、灌木的土地，及沿海生长红树林的土地。
3111~ 3114
3121~ 3124
指树木郁闭度≥0.2 的乔木林地，包括红树林地和竹林地。（单 纯乔木或混交，覆盖度划分为高、中高、中、中低，编码分 别为 31x1~31x4）
பைடு நூலகம்
3211~ 3213
globeland30_2003
globeland30_2003
GlobeLand30_2003是我国成功研制的全球首套30米分辨率地表覆盖数据，涵盖湿地等分布信息。
其湿地层是指陆地和海洋系统中各种沼生、湿生区域的总称，包括沼泽、红树林、滩涂、盐沼等，不包括水田、
裸露砾石河滩地和珊瑚礁（泻湖）。
与以往数据相比，其具有更高的
空间分辨率、更好的空间一致性和较高的精度；然而尚缺乏亚类信息，在一定程度上制约了其可用性。
当前湿地应用研究迫切需要有关全球
湿地分布、类型、面积等详尽信息，客观上为GlobeLand30湿地细化
研究提供了机遇和动力。
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114
灌木绿地Shrubgarden
人工植被，人工表面周围，H=0.3-5m，C>=0.2
2
草地
Grasslands
21
温性草原Temperatesteppe
K<1，H=0.03-3m，C>=0.2
22
高寒草原Alpinesteppe
K<1，H=0.03-3m，C>=0.2，T<1300，海拔>3200m
沿海草本湿地，C>=0.04
44
湖泊Lake
自然水面，静止
45
水库/坑塘Reservoir/Pond
451-盐田Saltfield
人工水面，静止
沿海晒盐场地
46
河流River
自然水面，流动
47
运河/水渠Canal/Channel
人工水面，流动
5
人工表面
Built-up lands
51
建设用地Settlement
H=0.3-5m，C>=0.2，常绿，阔叶
107
落叶阔叶灌丛Deciduous broadleafshrubland
H=0.3-5m，C>=0.2，落叶，阔叶
108
常绿针叶灌丛Evergreenneedleleafshrubland
H=0.3-5m，C>=0.2，常绿，针叶
109
稀疏林Sparse forest
23
温性草甸Temperate meadow
K>=1.0，土壤湿润，H=0.03-3m，C>=0.2
24
高寒草甸Alpine meadow
K>=1.0，土壤湿润，H=0.03-3m，C>=0.2，T<2300，海拔>3200m
25
草丛Tussock
K>=1.0，H=0.03-3m，C>=0.2
26
稀疏草地Sparse grassland
序号
Ⅰ级ห้องสมุดไป่ตู้类
代码
Ⅱ级分类
指标
1
林地
Forest lands
101
常绿阔叶林Evergreen broadleaf forest
H=3-30m，C>=0.2，常绿，阔叶
102
落叶阔叶林Deciduous broadleaf forest
H=3-30m，C>=0.2，落叶，阔叶
103
常绿针叶林Evergreenneedleleafforest
H=3-30m，C=0.04-0.2
110
稀疏灌丛Sparseshrubland
H=0.3-5m，C=0.04-0.2
111
乔木园地Tree orchard
人工植被，H=3-30m，C>=0.2
112
灌木园地Shrub orchard
人工植被，H=0.3-5m，C>=0.2
113
乔木绿地Tree garden
自然，砾石表面，砾漠，C<0.04
64
裸土Bare soil
自然，松散表面，壤质，C<0.04
65
沙漠Desert
自然，松散表面，沙质，C<0.04
66
盐碱地Salina
自然，松散表面，高盐分
67
冰川/永久积雪Permanentice/snow
自然，水的固态
注：C：覆盖度/郁闭度；H：植被高度（m）；W：一年中被水覆盖的时间（月）；K：湿润指数；T：年积温（℃）。
H=3-30m，C>=0.2，常绿，针叶
104
落叶针叶林Deciduousneedleleafforest
H=3-30m，C>=0.2，落叶，针叶
105
针阔混交林Broadleaf andneedleleafmixed forest
H=3-30m，C>=0.2，25%<F<75%
106
常绿阔叶灌丛Evergreen broadleafshrubland
乔木湿地Treewetland
W>2或湿土，H=3-30m，C>=0.2
42
灌木湿地Shrub wetland
W>2或湿土，H=0.3-5m，C>=0.2
43
草本湿地Herbaceous wetland
431-滨海草本湿地Coastal herbaceous wetland
W>2或湿土，H=0.03-3m，C>=0.2
H=0.03-3m，C=0.04-0.2
27
草本绿地Lawn
人工植被，人工表面周围，H=0.03-3m，C>=0.2
3
耕地
Croplands
31
水田Paddy field
人工植被，土地扰动，水生作物，收割过程
32
旱地Dryfarmland
人工植被，土地扰动，旱生作物，收割过程
4
湿地
Wetlands
41
人工硬表面，包括居住地和工业用地
52
交通用地Transportation land
人工硬表面，线状特征
53
采矿场Mining field
人工挖掘表面
6
其它
Other lands
61
苔藓/地衣Moss/Lichen
自然，苔藓或地衣覆盖
62
裸岩Bare rock
自然，坚硬表面，石质，C<0.04
63
戈壁Gobi